一、光谱分析用于无创血糖检测的微量葡萄糖测量（论文文献综述）
王朱宇[1]（2021）在《基于机器学习的血糖光谱数据挖掘研究》文中进行了进一步梳理基于机器学习的数据挖掘技术正在飞速发展并在互联网和大数据分析中发挥着重要的作用.它能从大量的、有噪声的数据中挖掘出有效的信息来解决问题.血糖作为评价人体健康的重要指标之一,实现它的高精度无创检测对发现和控制疾病有重要意义,是学术界和行业界倍受关注的热点问题.由于人体血液中血糖含量少、血糖光谱信号微弱不易提取,导致无创血糖浓度预测效果不佳.如何实现无创血糖高精度检测成为了典型的“卡脖子”问题.对此,本文以近红外光谱数据作为研究对象,利用支持向量机、深度学习等机器学习方法对无创血糖光谱数据开展浓度预测的相关研究.主要的研究内容如下.1)设计了基于ε-SVR的无创血糖浓度预测算法.提出了区分度算法用来进行波长选择,同时探究了不同样本容量和特征维数对ε-SVR模型的影响,并与传统偏最小二乘回归预测模型对比.实验结果表明ε-SVR模型在近红外无创血糖浓度预测中是有效的、可行的.2)设计了基于深度学习的无创血糖浓度预测算法.考虑在7个特定波长下对无创血糖浓度预测进行研究,首先提出了基于深度置信网络（DBN）的血糖光谱特征提取算法,并建立DBNSVR预测模型.接着探究了不同样本容量和不同光谱特征维数（即DBN网络结构）对DBNSVR模型精度的影响.最后,对比分析ε-SVR模型和DBNSVR模型的预测精度.结果显示,当使用DBN网络之后,志愿者1和志愿者2预测结果的均方根误差分别降低了72.33%和76.06%,相关系数分别提高了13.99%和39.81%,克拉克误差网格分析结果分别提升了6.28%和7.2%.说明了该算法在无创血糖浓度预测中起着促进作用,能够有效提高模型的预测精度.此外该算法在两名志愿者独立数据集上都具有的良好表现,进一步显示了DBNSVR模型的泛化能力.
夏瑞轩[2]（2021）在《多波长红外无创血糖测试技术研究》文中进行了进一步梳理糖尿病是一种以慢性高血糖为特征的代谢性疾病,目前,全球的糖尿病患者人数呈现激增的态势。然而,伴随糖尿病患者的还有各种并发症,这些都时刻威胁着糖尿病患者的生命安全。糖尿病的发病机制至今不详,因此糖尿病还不能被彻底根治,糖尿病患者自身的血糖监控就显得尤为重要。现有的血糖检测手段以生化检验为主,糖尿病患者需要频繁地采集血液样本,长此下去,不仅带给了糖尿病患者生理上的疼痛,还提升了其被感染的风险。通过前期大量的文献调研,本文搭建了基于近红外光谱解析法的多波长红外无创血糖测试系统。该系统选取了四种不同波段的发光二极管作为光源,发光二极管均采用程控电源控制,即每一种波段的发光二极管按照一定的时间间隔轮流工作;本文设计了由石英平凸镜和光纤耦合镜构成的光路耦合模块,将发光二极管的辐射光耦合进一根四合一的石英光纤,光纤出射光穿透人体耳垂被另一端的光电二极管感测;本文通过前置放大电路、低通滤波电路以及锁相放大电路完成了耳垂透射光的弱信号检测,进而得到了各波段的光谱吸光度。本文还引入了口服葡萄糖耐量试验（OGTT）来构建多波长红外无创血糖测试系统的校正模型:首先,邀请一位健康受试者,并使用传统采血式血糖仪、本文搭建的无创血糖测试系统分别测量其在空腹状态下体内的血糖浓度值、耳垂处不同波段光谱的吸光度值;然后,受试者将事先准备好的糖水一饮而尽,并在此后的半小时、一小时和两小时分别再次测量其体内的血糖浓度值、耳垂处不同波段光谱的吸光度值;最后,整合试验样本数据,将样本数据划分为训练集和测试集,运用神经网络算法建立训练集样本数据中光谱吸光度与血糖值的数学模型,并使用测试集样本数据对已建模型的预测性能展开了分析评估。结果表明,本文搭建的多波长红外无创血糖测试系统,可以初步预测受试者体内血糖浓度的变化趋势,血糖预测值与真实值之间的决定系数可达0.813,为今后应用于临床上,基于近红外光谱解析法无创血糖测试系统的进一步研发奠定了基础。
田瀚[3]（2020）在《基于近红外光谱法分析人体血液成分的技术研究》文中研究指明血液的组成成分以及状态的改变是人体生理状态的重要指征,对人体各种疾病的诊断具有重要的指导意义。光谱检测分析技术具有方便快速、无损以及检测精度高等优势,在血液的无损检测方面都有着很好的应用前景。但是血液本身的性质给光谱法分析带来诸多不便,如光谱重叠严重、低信噪比等现象,针对近红外光谱法的缺陷和诸多不稳定因素,文章在近红外光谱法血液成分分析进行了光谱建模、样本选择划分、数据处理和检测预测模型构建等方面开展研究工作。主要研究工作内容如下:（1）对近红外光谱法血红蛋白浓度定量检测的可行性进行了深入研究。采用近红外透射光谱对全血的血红蛋白浓度进行分析预测,建立的校正模型对血红蛋白浓度预测达到了很好的效果。进一步提出了波长优选方法,伙伴波长选择（PWM）方法仅采用少数波长建立模型,可以在仅用少量波长的情况下达到甚至略超全谱模型的预测效果,提高了近红外光谱检测的效率。（2）针对光谱模型精度的求根溯源,对校正集样本选择方法SPXY方法进行了改进,对光谱数据之间的距离和被测组分浓度之间的距离进行权重分配论证,提出了WSPXY方法。通过实验比较了WSPXY法与其他校正集选择方法在建模预测血红蛋白浓度中的表现,证明了使用WSPXY方法后,相对RS、YRbased、KS和SPXY样本选择方法,选取的样本建立的模型可以取得更好的预测效果,使近红外光检测血红蛋白浓度模型的精度得到进一步提升。（3）在近红外光谱法血红蛋白浓度分析检测研究的基础上,进一步实验证明了预测集的样本数与校正集样本数的比值W对建模的影响,在校正集中划分样本的时候,预测集样本数至少要大于校正集样本数的2/5,才能保证建立的预测模型结果稳定可靠,得到了W=2/5这个样本划分的黄金比例。（4）在光谱建模的方法上,深入研究了使用线性和非线性不同方法建立模型时血液成分检测结果的差异。通过对PCA+MLR、PLSR、BP-ANN不同方法建模的预测效果对比,分析了不同方法之间的不足与互补。特别在使用WSPXY方法选择校正集样本后,再采用PCA+MLR、PLSR、BP-ANN方法建模,模型的预测的结果要更加准确,模型的预测质量也得到进一步提升。得到了WSPXY法和BP-ANN法相结合的近红外光谱检测的最佳预测模型。（5）结合波长优优选、WSPXY法以及BP-ANN法的检测方法和理论,通过大量的光谱实验,进一步研究了可见和近红外光谱法无损检测血袋游离血红蛋白浓度的可行性,结果表明近红外波段（900-1700 nm）对血浆游离血红蛋白浓度的预测较好,但是对全血的游离血红蛋白浓度的预测效果有待提高。同时采用“M+N”理论研究了全血中的红细胞计数和血红蛋白浓度对血袋无损游离血红蛋白浓度检测的影响,对光谱法血液成分分析进行精度溯源,建立噪声及血液中非目标成分与被测成分测量精度之间的联系,结果证明了全血中的红细胞计数和血红蛋白浓度对游离血红蛋白浓度的预测有一定的促进作用,加快了血液近红外光谱分析技术成果应用的进程。本文的研究综合光谱学、智能控制与计算机科学等多门学科,研究成果可以有效提高近红外光谱法对血液成分的检测分析能力,有利于光谱法血液成分分析在临床上应用,具有重要的理论和应用价值。该论文有图49幅,表17个,参考文献158篇。
韩同帅[4]（2020）在《近红外无创伤血糖浓度测量-必要条件研究及在体验证》文中研究指明在近红外光谱法无创血糖浓度测量领域,目前所见到的已报道的成功案例都是通过多波长光谱测量并结合多变量回归数学方法实现的,难以直接证明采用近红外光谱法实现人体血糖浓度测量的可行性。论文围绕如何直接获得真实、有效的血糖信号展开研究,给出了实现近红外光谱法无创血糖浓度测量的六个必要条件,并分别提出实现这些必要条件的解决方案,最终获得了随血糖浓度同步变化的光谱信号,直接证明了近红外光谱法人体血糖浓度测量的可行性。首先,论文提出了一种血糖测量系统设计方案,满足了其中血糖测量对测量仪器、测量原理所提出的三个必要条件,即合理且数量尽可能少的测量波长和测量位置、适宜的组织内光传播路径的选择、感知最小血糖浓度变化的能力。遵照上述方案所设计得到的符合上述三个必要条件的测量系统,具有较高的仪器精密度,以及能够满足临床意义下血糖浓度分辨的要求。其次,论文提出了一种差分光谱测量的位置优选方法,保证了差分测量方法在有效抑制人体背景变动的同时,也能够实现人体测量所需的测量精密度。该研究满足了其中血糖测量对测量方法提出的必要条件。根据该方法,论文给出了人体前臂伸侧、臂屈侧、脸颊、前额、手背五个部位在1000-1700 nm波段内的测量位置优选结果。然后,论文提出了一种人机接口设计方案和一种高精度光学定位方法,分别保证了外部测量条件和内部测量条件的再现性,满足了其中血糖测量对测量条件提出的两个必要条件。经人体实验验证,采用该人机接口和测量部位定位方法测量人体时,可以获得稳定的、高重复性信噪比的人体光谱数据。最后,论文开展了临床实验研究,在上述六个必要条件都满足时,测量得到了随血糖浓度同步变化的人体光谱信号,直接证明了采用近红外光谱法能够在人体生理活动变动的状态下实现人体血糖浓度测量。上述临床实验结果与实验现象在近红外光谱法无创血糖浓度检测领域为首次获得。综上,论文通过对近红外光谱法无创血糖浓度测量的仪器、方法、测量条件进行系统研究,归纳出实现近红外光谱法无创血糖浓度测量的六个必要条件,最终实现了真实、可靠的血糖信号检测,奠定了后续血糖仪器开发的基础。论文工作有好的推广应用价值,可以为近红外光谱法无创血糖浓度测量技术的发展和仪器研制提供好的借鉴。
胡敏[5]（2020）在《基于DLA分形耳垂色散模型的微波无创血糖研究》文中研究说明糖尿病是人类健康的重大威胁。当代社会,糖尿病发病率越来越高,产生巨大的经济负担和社会问题。目前糖尿病还没有根治的方法,一般通过频繁针刺取血的方式来进行监测,进而实现控制。相比于有创或微创的方法来说,微波无创血糖监测技术具有无创、无痛、不易感染、安全无辐射等优点。本文以人体耳垂为研究对象。耳垂的生物组织结构相对简单,血液含量充足,表面相对平整,而且位置便于测量,适合长期监测。微波无创血糖检测是根据微波信号经过葡萄糖浓度不同的耳垂后的信号差异来分析评估血糖水平,具有良好的可行性。基于开端同轴探头法测量了200 MHz-10 GHz范围内的不同浓度的葡萄糖水溶液的介电特性。通过拟合实验数据,本文提出一组单阶德拜参数,数据拟合的均方根误差小于0.32。该参数可以有效呈现实验结果的规律性,可以精确推导出给定浓度的葡萄糖水溶液的介电特性。本文基于时域有限差分算法建立了耳垂的二维、三维电磁模型以及天线收发结构。基于三维层状耳垂建模和频域信号的分析,研究了微波法检测血糖水平的可行性,介电特性对频谱结果的影响,血液量和血液分布位置对微波接收信号的影响。进而,本文提出了一种使用扩散限制凝聚分形技术构建该耳垂模型中血液结构的方法。它能良好地模拟出血液分布的连续性,随机性和均匀性,为后续研究提供了更准确和复杂的模拟环境。文中基于扩散限制凝聚分形生成的血液结构占脂肪空间的50.14%,与预期的50%相比,误差仅为0.14%。本文将基于德拜模型的辅助微分方程与时域有限差分结合来处理生物组织的色散特性,提高仿真结果的准确性。基于三维耳垂色散模型和宽带信号的收发模拟,发现在4-6 GHz频带范围内,S21的相位与葡萄糖浓度之间存在良好的线性依赖性关系。在此基础上提出了基于S21相位评估葡萄糖水平的方法,分析了它的可行性和优越性。
郭帅,苏杭,黄星灿,刘剑[6]（2019）在《光学无创血糖浓度检测方法的研究进展》文中研究指明连续监测血糖浓度是控制糖尿病及其并发症的前提,无创伤性血糖浓度检测方法备受关注。近几十年来,随着测量精度的不断提高,基于光学的无创伤性血糖浓度检测方法呈现出巨大发展潜力,有望在未来实现临床应用。本文详细介绍了偏振光旋光法、光学相干断层成像法、红外光谱法等主流光学无创血糖检测方法,重点对其基本原理、测量优势、测量精度、存在问题与可能解决方法等进行了综述和分析,对比发现红外光谱法在测量精度方面具有明显优势。最后指出未来还需从提高仪器信噪比、消除背景干扰以及建立更加普适的校正模型等方面展开研究。
王玉宇[7]（2019）在《八波长动态光谱采集平台的设计与双位置提取法的提出》文中指出目前各种现代病的发病率不断攀升,尤其是糖尿病、贫血等。这类疾病最为有效的预防方式就是对血脂、血糖、血红蛋白等血液成分频繁地检测。动态光谱法（Dynamic Spectrum,DS）是一种具有广阔的应用前景的无创血液分析方法,它能有效地抑制个体差异（如皮肤、肌肉、脂肪）的影响和测量条件的变化。传统的动态光谱采集主要使用光谱仪作为采集平台,由于热辐射光源光谱特性、组织的吸收特性以及探测器的响应、精度等,造成光谱仪采集的光谱在各波段之间的信噪比存在较大的差异,并且采用光谱仪搭建的实验平台往往成本较高,不利于平台进一步的推广。因此本文设计了一款以FPGA为主控芯片的8波长动态光谱采集平台。该平台使用8路激光管（650nm-1064nm）作为光源,由FPGA控制光源驱动信号的产生、光电容积脉搏波（Photoplethysmography,PPG）的采集和PC端间的数据通信。简要介绍了正弦波调制解调技术的基本原理与优势,分析了邻道干扰,滤波器幅频特性以及各个通道的载波频率选择问题,并在FPGA中实现了高速数字锁相算法,解调每个通道下的脉搏波信号。相较于光谱仪,该平台的优势在于FPGA的采集速度更快且模数转换器位数更高,单波长下的光强可以调节,能够获取每个波长下高信噪比信号,为动态光谱后续发展提供了一种新的采集思路。除了采集平台的设计,本文还对动态光谱提取方法进行了一定的研究。根据‘M+N’多维多模式多位置测量思想,提出了一种新的动态光谱采集方法——双位置提取法。该方法能够抑制血液散射对动态光谱产生的非线性影响。通过分别对光谱PPG信号上半部分与下半部分独立地进行动态光谱提取,实现在一个样本中提取脉动动脉血液收缩在两个不同位置时的动态光谱,从而获得两种散射程度下的动态光谱。为了验证新方法的有效性,对231例志愿者的实验数据分别用双位置提取法,优化差值提取法,单拍提取法进行DS提取,分别采用线性建模方式偏最小二乘回归方法和非线性建模方式RBF神经网络建立血红蛋白浓度预测模型。结果表明:双位置提取法能够有效的抑制血液散射带来的非线性影响,并且相较于PLS这种线性建模的结果,通过RBF神经网络这种非线性建模方式进行建模,能够更好地发挥双位置提取法的优势,进一步抑制血液散射带来的非线性影响,提高无创血液成分测量的预测精度。
孔丹丹[8]（2019）在《近红外光谱无创血糖测量人机接口方法的实验研究》文中研究指明本文针对近红外光谱无创血糖检测中的人机接口方法进行了研究,并对课题组自行研发的血糖检测系统的信号来源进行了分析,验证了系统提取血糖信号的能力。首先,通过生物组织结构分析和实验研究,分析了九个常见部位在近红外无创血糖检测中的适用性。从生物组织结构和稳定性角度分析,认为前臂、手背等部位较优。开展在体实验,对比了不同部位的光谱稳定时间、信噪比等。结果表明前臂伸侧、手腕背侧、手背为信噪比较高的位置,手背、额头、前臂伸侧的光谱稳定时间较短。综合分析,认为手背、前臂伸侧为较优测量部位。进一步开展人体实验考察了这两个部位在测量中受到的干扰来源及增加固定措施后光谱的稳定情况。结果表明,前臂伸侧为近红外无创血糖检测的最佳测量部位。其次,开展人体实验比较了近红外无创血糖检测中接触式与非接触式两种测量方式的优缺。分析了影响两种测量方式光谱的主要因素,考察了接触式测量光谱的稳定过程及接触压力对于接触式光谱的影响和非接触式测量光谱的稳定状态。结果表明,接触式测量光谱需要约1小时才能进入稳定状态,同时,为保证测量信噪比高于10000:1,接触压力变化幅度应当小于0.05 N。与接触式测量相比,非接触式测量光谱不需要长时间预热,可以迅速进入稳定状态。综合分析,认为非接触式测量更优。最后,基于蒙特卡洛模拟的平均光程长,评估了自行研发的无创血糖检测系统的极限检测精度,并在严格控制测量部位相同的前提下,开展了口服水、口服葡萄糖耐量对比实验以验证系统的血糖检测能力。单径向距离处的光谱数据以及两个径向距离处的差分光谱数据表明:系统可以检测到人体血糖浓度的变化信息,但光谱受到较强的背景干扰。通过对不同径向距离下的光谱数据进行差分处理可以有效去除背景干扰,提取血糖信号。
郭玲兴[9]（2019）在《人体散射不敏感位置的估计及在无创血糖测量中的初步应用》文中研究说明基于近红外光谱法的无创血糖测量有望实现对糖尿病人血糖水平的无创伤、连续监测,具有好的应用前景和社会价值。测量常采用皮肤作为被测对象,皮肤组织的散射差异会给测量带来较大影响。在课题组先前的研究中,曾发现了一个特殊的光源-探测器距离,在该距离下出射的漫反射光强对皮肤的散射差异不敏感,被称为“散射变化不敏感位置”。在该位置处测量可以获得吸收差异的信息。然而,该方法在实际应用中却受到了限制,因为散射不敏感位置在人体皮肤上是未知的,且该位置随被测皮肤不同而不同,且随波长不同而不同,这给实际应用带来困难。针对此问题,本文提出了一种人体皮肤散射不敏感位置的快速确定方法,它可以根据皮肤的漫反射光谱直接确定出该皮肤的散射不敏感位置,并用于无创血糖测量。本文的主要工作如下:1)对基于散射不敏感位置的漫反射光谱测量理论进行了研究,基于漫反射光衰减度随光源-探测器距离呈现线性变化的规律,给出了采用两个固定距离间接获得散射不敏感位置处光谱的策略,实现了对不同组织、不同波长使用同一测量装置的目的。2)提出了一种人体皮肤散射不敏感位置的快速确定方法。具体采用神经网络算法,研究皮肤的有效衰减系数光谱与散射不敏感位置之间的关联,并进行机器学习,最终获得了快速预测散射不敏感位置的模型。3)将基于散射不敏感位置的测量理论应用于无创血糖检测,监测皮肤组织吸收特性的差异或变化,并推测皮肤组织可能发生的状态改变,据此进行了血糖测量的校正。采用蒙特卡罗模拟和人体实验验证了校正的效果。综上,本文改进了基于散射不敏感位置的人体皮肤光谱测量方法,使其在实际测量应用中更加灵活和便利,将其应用于无创血糖测量中的干扰监测,提高了血糖测量的精度水平。该方法还可广泛应用于其他散射介质的成分测量领域。
奚梦婷[10]（2020）在《基于裂环谐振腔的无创血糖介电特性研究》文中进行了进一步梳理糖尿病是危害人类健康的一大杀手,目前在医学上无具体的方法可以根治;血糖的监测是糖尿病综合治疗中不可缺少的重要环节。市面上的商用血糖检测仪不仅存在血液感染的风险,使患者病情加重,还会令患者因为疼痛产生恐慌感而抵触监测,为血糖采集工作增加了负担。近年来,无创血糖技术应运而生。该技术既能满足医生专业辅助治疗的需求,更能缓解患者的恐慌心理,推进治疗。其中基于射频微波理论的无创血糖监测技术成为新的研究热点。目前,该研究还存在着如下几个问题:1、主要针对不同浓度的葡萄糖溶液进行研究,很少在人体上进行实验。葡萄糖溶液与人体血液仍存在较大差别,影响研究结果的可靠性与准确性;2、用于分析的射频参数较为单一,不具多样性,其携带的生理病理信息较少;3、实验研究仅仅针对采集的数据进行分析,忽略人体差异性,不具有普遍适用性。因此,本文针对上述问题,基于1.15GHz裂环结构的无创血糖监测谐振器,开展了如下工作:（1）基于微波射频理论的监测基础和基于谐振腔的血糖监测原理,设计了一套基于裂环谐振腔结构的人体腹部血糖介电特性采集系统。对裂环谐振腔的结构和参数进行了优化。该系统谐振频率为1.15GHz,可实现无创血糖介电常数的测量。（2）分析了生物组织的介电特性及测量原理,建立了生物介电特性仿真模型,并基于不同脂肪层厚度以及不同血糖浓度的人体腹部生物模型进行了介电特性仿真,提出了正向传输系数S21的谐振频率、3d B带宽和脂肪层厚度三种进行介电特性估算的参数。（3）对本文所提的S21的谐振频率、3d B带宽和脂肪层厚度三种参数,提出了单参数（3d B带宽）和多参数的线性回归算法,并在此基础上提出了基于高斯过程回归和神经网络回归模型的多参数血糖介电特性估算方法,通过仿真实验验证,三种方法均可完成血糖介电常数复杂条件下的回归计算,实现了高精度连续血糖介电特性检测,其中基于高斯过程回归的模型无需先验条件,且性能更优。（4）利用本文的裂环谐振腔血糖介电特性测量系统,进行不同脂肪层厚度条件下的猪肉葡萄糖注射实验以及人体葡萄糖耐受实验。实验结果表明,针对摄入葡萄糖的猪肉进行介电常数测量的测量准确率达99%;针对摄入葡萄糖的人体耐受实验的血糖测量准确率达81%以上,实验结果验证了本系统的可行性与准确性,并为进一步探究人体腹部介电特性与血糖浓度的关系提供了基础,以最终实现无创血糖监测。
二、光谱分析用于无创血糖检测的微量葡萄糖测量（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、光谱分析用于无创血糖检测的微量葡萄糖测量（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的血糖光谱数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 数据挖掘和机器学习的发展与应用 |
| 1.1.2 无创血糖浓度检测的研究意义和现状 |
| 1.2 主要研究内容及论文结构 |
| 1.2.1 主要研究内容 |
| 1.2.2 论文结构 |
| 第2章 数据挖掘与机器学习相关理论 |
| 2.1 数据挖掘与机器学习概述 |
| 2.2 数据回归预测的相关算法 |
| 2.2.1 多元线性回归 |
| 2.2.2 主成分回归 |
| 2.2.3 偏最小二乘回归 |
| 2.2.4 支持向量回归机 |
| 2.3 神经网络相关理论 |
| 2.3.1 人工神经网络 |
| 2.3.2 深度置信网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于支持向量机的无创血糖浓度预测分析 |
| 3.1 数据获取与预处理 |
| 3.1.1 OGTT实验方案 |
| 3.1.2 数据采集与预处理 |
| 3.2 基于区分度算法的波长选择和ε-SVR模型建立 |
| 3.2.1 基于区分度算法的波长选择 |
| 3.2.2 ε-SVR模型建立 |
| 3.3 样本容量与特征维数的优化分析 |
| 3.4 预测结果及评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于深度置信网络的无创血糖浓度预测分析 |
| 4.1 数据获取 |
| 4.2 基于深度置信网络的特征提取算法和DBNSVR模型建立 |
| 4.3 样本容量与特征维数的优化分析 |
| 4.4 预测结果及评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 结论及创新点 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果 |
| 致谢 |
（2）多波长红外无创血糖测试技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 开展无创血糖检测研究的背景与意义 |
| 1.2 微创血糖检测国内外的研究现状 |
| 1.3 无创血糖检测国内外的研究现状 |
| 1.3.1 直接检测 |
| 1.3.2 间接检测 |
| 1.4 本文的研究内容及技术路线 |
| 1.5 本文的结构安排 |
| 第二章 基于近红外光谱无创血糖检测的理论基础 |
| 2.1 近红外光谱分析技术 |
| 2.1.1 发展历程 |
| 2.1.2 物理基础 |
| 2.1.3 技术优势 |
| 2.2 朗伯比尔定律 |
| 2.3 血糖的光谱学特性 |
| 2.4 人工神经网络(ANN) |
| 2.4.1 感知器模型 |
| 2.4.2 反向传播算法的多层感知器 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多波长红外无创血糖测试系统的搭建 |
| 3.1 系统总体框架图 |
| 3.2 光发射模块 |
| 3.2.1 器件选型 |
| 3.2.2 驱动控制 |
| 3.2.3 方波调制 |
| 3.2.4 光路耦合 |
| 3.3 光接收模块 |
| 3.3.1 器件选型 |
| 3.3.2 驱动控制 |
| 3.4 信号调理模块 |
| 3.4.1 低通滤波 |
| 3.4.2 锁相放大 |
| 3.5 整体装配模块 |
| 3.5.1 样机设计 |
| 3.5.2 数据读取 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 无创血糖检测系统的校正模型 |
| 4.1 口服葡萄糖耐量试验(OGTT) |
| 4.2 建模过程 |
| 4.3 性能评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（3）基于近红外光谱法分析人体血液成分的技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 血液成分检测的意义 |
| 1.2 血液成分检测方法 |
| 1.3 光谱法血液成分检测的研究现状 |
| 1.4 本文的研究目的与意义 |
| 1.5 论文的主要研究内容与结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 光谱法血液成分检测的基础理论 |
| 2.1 光谱法物质成分检测的理论基础 |
| 2.2 化学计量学方法 |
| 2.3 “M+N”理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 近红外光谱法血红蛋白浓度定量检测 |
| 3.1 光谱采集与数据处理 |
| 3.2 光谱预处理方法 |
| 3.3 PLSR建模分析 |
| 3.4 波长优选 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 WSPXY校正集样本选择方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论方法 |
| 4.3 WSPYX法实验论证 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 光谱法血液成分建模分析研究 |
| 5.1 预测集样本数与校正集样本数比值的影响 |
| 5.2 建模算法的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 无损游离血红蛋白检测的可行性研究 |
| 6.1 血液样品与实验装置 |
| 6.2 血浆实验 |
| 6.3 全血实验 |
| 6.4 “M+N”理论的应用 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 课题内容总结 |
| 7.2 本文的主要创新 |
| 7.3 课题展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）近红外无创伤血糖浓度测量-必要条件研究及在体验证（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 近红外光谱法无创血糖浓度测量的方法概述 |
| 1.2 实现近红外光谱法无创血糖浓度测量的必要条件 |
| 1.2.1 高精度血糖测量系统 |
| 1.2.2 减小不可控的背景变动对测量结果影响的方法 |
| 1.2.3 保证测量条件再现性的方法 |
| 1.3 本课题的研究目的和意义 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 提取微弱血糖信号的测量系统的必要条件分析 |
| 2.1 提取微弱血糖信号的测量系统的关键因素分析及设计方案 |
| 2.1.1 合理且数量尽可能少的测量波长和测量位置 |
| 2.1.2 适宜的组织内光传播路径的选择 |
| 2.1.3 感知最小血糖浓度变化的能力 |
| 2.1.4 一种合理的血糖测量系统的设计方案 |
| 2.2 一种合理的血糖测量系统的介绍与检测能力评价 |
| 2.2.1 能够实现血糖测量必要条件的一种途径及设计 |
| 2.2.2 血糖测量系统检测能力的评价 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 差分参考测量方法的系统分析 |
| 3.1 差分参考测量方法的原理及检测精密度分析 |
| 3.1.1 差分参考测量方法的原理 |
| 3.1.2 差分参考测量方法的检测精密度分析 |
| 3.2 一种合理的差分位置优选的方法 |
| 3.2.1 有效葡萄糖信息测量原则 |
| 3.2.2 差分测量精密度优化原则 |
| 3.3 1000-1700nm波段不同部位的差分位置优选结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 保证外部测量条件再现性的方法研究 |
| 4.1 外部测量条件分析 |
| 4.2 接触式测量时外部测量条件变动对测量光谱的影响分析 |
| 4.2.1 实现接触式测量的一种具体实现形式 |
| 4.2.2 热交换对测量光谱影响的实验研究 |
| 4.2.3 皮肤受测头挤压对测量光谱影响的实验研究 |
| 4.3 人机接口设计方案保证外部测量条件再现性的研究 |
| 4.3.1 人机接口设计方案以及一种具体的实现形式 |
| 4.3.2 合适的人机接口减小热交换影响的实验研究 |
| 4.3.3 合适的人机接口减小皮肤受测头挤压影响的实验研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 保证内部测量条件再现性的方法研究 |
| 5.1 内部测量条件分析 |
| 5.2 内部测量条件变动对测量光谱的影响分析 |
| 5.2.1 测量姿势改变对测量光谱影响的实验研究 |
| 5.2.2 测量区域定位偏差对测量光谱影响的实验研究 |
| 5.3 高精度光学定位方法 |
| 5.4 高精度光学定位方法保证内部测量条件再现性的研究 |
| 5.4.1 高精度光学定位方法在前臂测量上的应用 |
| 5.4.2 高精度光学定位方法保证测量姿势定位精度的实验研究 |
| 5.4.3 高精度光学定位方法保证测量区域定位精度的实验研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 无创伤地直接获取随血糖浓度同步变化的光谱信号的尝试 |
| 6.1 在体OGTT测量安排 |
| 6.2 OGTT测量结果分析 |
| 6.2.1 单波长测量直接拾取血糖信号的结果分析 |
| 6.2.2 多变量回归方法间接拾取血糖信号的结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文的主要研究内容及结论 |
| 7.2 本文的主要创新点 |
| 7.3 下一步研究计划 |
| 参考文献 |
| 博士期间发表的论文和参与的科研项目 |
| 致谢 |
（5）基于DLA分形耳垂色散模型的微波无创血糖研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 糖尿病检测研究的重要意义 |
| 1.2 糖尿病的检测技术 |
| 1.2.1 糖尿病的有损检测 |
| 1.2.2 糖尿病的无损检测 |
| 1.3 国内外的研究情况 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 第2章 时域有限差分算法 |
| 2.1 FDTD的基本理论 |
| 2.2 数值稳定性 |
| 2.3 吸收边界条件 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于Debye模型的葡萄糖溶液宽频带介电特性 |
| 3.1 研究的背景 |
| 3.2 开端同轴探头的探测原理 |
| 3.3 不同葡萄糖水溶液介电特性的测量 |
| 3.3.1 实验装置 |
| 3.3.2 测量结果 |
| 3.4 数据拟合 |
| 3.4.1 数据拟合方法 |
| 3.4.2 数据拟合结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于DLA分形的耳垂色散模型及检测研究 |
| 4.1 DLA分形介绍 |
| 4.2 耳垂模型的建模参数 |
| 4.2.1 耳垂各生物组织的电磁参数 |
| 4.2.2 发射波形的设置 |
| 4.3 基于三维层状耳垂模型的研究 |
| 4.3.1 三维层状耳垂模型描述 |
| 4.3.2 层状耳垂模型的建模参数 |
| 4.3.3 不同葡萄糖浓度下的频谱研究 |
| 4.3.4 电学特性对频谱的影响 |
| 4.3.5 血液分布对频谱的影响 |
| 4.4 基于DLA分形耳垂电磁模型的研究 |
| 4.4.1 基于二维耳垂电磁模型的研究 |
| 4.4.2 改进DLA算法进行二维、三维血液结构的构建 |
| 4.4.3 基于DLA分形的三维耳垂仿真模型的概述 |
| 4.4.4 基于Debye模型的ADE色散算法 |
| 4.4.5 模拟结果和分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）光学无创血糖浓度检测方法的研究进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 血糖浓度检测的光学方法与研究现状 |
| 2.1 偏振光旋光法 |
| 2.2 光学相干断层成像法 |
| 2.3 近红外光谱法 |
| 2.4 中红外光谱法 |
| 2.5 拉曼光谱法 |
| 2.6 荧光光谱法 |
| 2.7 光声光谱法 |
| 2.8 基于超声调制的光信号技术法 |
| 3 研究展望 |
| 4 结束语 |
（7）八波长动态光谱采集平台的设计与双位置提取法的提出（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 血液成分无创检测的目的和意义 |
| 1.2 国内外血液无创检测方法 |
| 1.2.1 非光学检测方法 |
| 1.2.2 光学无创检测方法 |
| 1.3 本文的研究目的和意义 |
| 1.4 本文主要内容与结构 |
| 第2章 动态光谱原理与双位置提取法 |
| 2.1 动态光谱基本原理 |
| 2.2 M+N理论与多维多模式多位置测量方法 |
| 2.3 双位置提取法 |
| 第3章 正弦调制解调技术 |
| 3.1 正弦波调制与解调技术的原理与方法 |
| 3.2 高速数字锁相算法与过采样技术 |
| 3.3 邻道干扰的抑制以及滤波器的设计 |
| 第4章 动态光谱采集平台设计与实验 |
| 4.1 硬件设计 |
| 4.2 软件设计 |
| 4.2.1 FPGA程序设计 |
| 4.2.2 PC端上位机设计 |
| 4.3 系统的实验验证 |
| 4.3.1 脂肪乳溶液光谱采集预实验 |
| 4.3.2 动态光谱采集 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文完成的主要工作与结论 |
| 5.2 论文研究的创新点 |
| 5.3 工作总结与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）近红外光谱无创血糖测量人机接口方法的实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 人体血糖无创检测的意义 |
| 1.2 近红外无创血糖检测研究进展 |
| 1.3 近红外无创血糖检测面临的问题 |
| 1.4 研究目的及意义 |
| 1.5 研究内容及结构安排 |
| 第2章 近红外无创血糖检测中测量部位的优选 |
| 2.1 实验系统介绍 |
| 2.2 常见测量部位的组织结构分析 |
| 2.3 不同部位的光谱测量 |
| 2.3.1 光谱稳定时间 |
| 2.3.2 在体信噪比 |
| 2.4 光谱测量中的干扰分析 |
| 2.4.1 干扰来源 |
| 2.4.2 干扰控制及验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 近红外无创血糖检测中测量方式的实验研究 |
| 3.1 不同测量方式的影响因素分析 |
| 3.1.1 接触式测量的影响因素分析 |
| 3.1.2 非接触式测量的影响因素分析 |
| 3.2 接触式测量的光谱特性分析 |
| 3.2.1 接触式测量的光谱稳定过程 |
| 3.2.2 接触压力对光谱的影响 |
| 3.3 非接触式测量的光谱特性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 近红外无创血糖检测系统信号提取能力的验证 |
| 4.1 性能需求理论分析 |
| 4.2 极限检测精度评估 |
| 4.3 信号提取能力的验证 |
| 4.3.1 口服水、葡萄糖耐量实验 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.3.3 去噪分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文的主要研究内容 |
| 5.2 下一步的研究计划 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）人体散射不敏感位置的估计及在无创血糖测量中的初步应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 人体无创血糖检测的意义 |
| 1.1.1 无创血糖检测方法介绍 |
| 1.1.2 近红外光谱法的国内外研究现状 |
| 1.1.3 近红外光谱法无创血糖检测所面临的问题 |
| 1.2 本课题的研究意义和目的 |
| 1.3 本文的主要内容及结构安排 |
| 第2章 人体散射不敏感位置及其光谱测量方法 |
| 2.1 散射不敏感位置的理论推导 |
| 2.1.1 无限介质散射不敏感位置推导 |
| 2.1.2 半无限介质散射不敏感位置推导 |
| 2.2 人体散射不敏感位置的蒙特卡罗模拟 |
| 2.2.1 蒙特卡罗模拟介绍 |
| 2.2.2 三层皮肤模型的模拟结果 |
| 2.2.3 皮肤光学参数对散射不敏感位置的影响 |
| 2.3 散射不敏感位置处吸收光谱的含义及测量方法 |
| 2.3.1 散射不敏感位置处吸收光谱的物理意义 |
| 2.3.2 散射不敏感位置处光谱的间接获取方法 |
| 2.4 基于位置差分的漫反射光谱测量理论 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于神经网络的人体散射不敏感位置估计方法研究 |
| 3.1 神经网络理论 |
| 3.1.1 神经元模型 |
| 3.1.2 感知机与多层网络 |
| 3.1.3 误差逆传播算法 |
| 3.2 神经网络在快速推测散射不敏感位置中的应用 |
| 3.2.1 散射不敏感位置训练过程 |
| 3.2.2 人体皮肤的散射不敏感位置快速预测实验 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 散射不敏感位置理论用于人体无创血糖连续监测中的干扰因素分析 |
| 4.1 人体无创血糖测量干扰因素分析 |
| 4.1.1 有效衰减系数光谱在人体血糖检测中的应用 |
| 4.1.2 干扰因素 |
| 4.2 基于散射不敏感位置的人体皮肤吸收光谱测量 |
| 4.2.1 散射不敏感位置的预测及吸收光谱的测量 |
| 4.2.2 葡萄糖预测模型的建立 |
| 4.2.3 基于吸收光谱的干扰变量分析 |
| 4.2.4 无创血糖测量结果的校正方法 |
| 4.3 基于蒙特卡罗模拟的实验 |
| 4.3.1 散射不敏感位置预测 |
| 4.3.2 多干扰下的吸收光谱分析 |
| 4.3.3 葡萄糖测量的结果校正 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 人体无创血糖测量实验 |
| 5.1 实验介绍 |
| 5.1.1 实验系统介绍 |
| 5.1.2 仪器信噪比与测量精度分析 |
| 5.1.3 单次实验方法和流程 |
| 5.2 人体散射不敏感位置估计结果 |
| 5.3 长时间连续OGTT实验结果 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究内容总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）基于裂环谐振腔的无创血糖介电特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 无创血糖监测技术的研究现状 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 2 基于裂环谐振腔的血糖监测基础 |
| 2.1 微波监测基础 |
| 2.2 谐振腔监测血糖原理技术 |
| 2.2.1 谐振腔测量原理及模式选择 |
| 2.2.2 谐振频率和介电常数的关系 |
| 2.3 裂环谐振腔设计 |
| 2.3.1 裂环谐振腔结构原理 |
| 2.3.2 裂环参数选取 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于裂环谐振腔的生物模型仿真及测试 |
| 3.1 生物组织的介电特性及测量原理 |
| 3.1.1 电介质极化理论 |
| 3.1.2 基于血糖变化的生物介电特性的数学模型 |
| 3.2 生物介电特性仿真模型建立 |
| 3.2.1 人体腹部的Cole-Cole生物模型 |
| 3.2.2 基于人体腹部脂肪层厚度的介电特性仿真 |
| 3.3 基于血糖变化的人体介电特性仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于介电特性的血糖估计方法 |
| 4.1 多元线性回归模型的单参数多参数血糖估算模型 |
| 4.1.1 多元线性回归的建立 |
| 4.1.2 单参数的算法模型仿真 |
| 4.1.3 多参数的算法模型仿真 |
| 4.2 基于高斯过程回归算法的多参数的血糖估算模型 |
| 4.2.1 高斯过程回归算法模型的建立 |
| 4.2.2 高斯过程回归模型仿真及分析 |
| 4.3 基于神经网络回归算法的多参数血糖估算模型 |
| 4.3.1 神经网络回归算法模型的建立 |
| 4.3.2 神经网络回归模型仿真及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 血糖介电特性测量实验及结果分析 |
| 5.1 血糖介电常数实验方案的设计与实现 |
| 5.1.1 实验测量系统组成及仪器介绍 |
| 5.1.2 猪肉葡萄糖注射实验设计方案 |
| 5.1.3 人体葡萄糖耐受实验设计方案 |
| 5.2 实验数据处理与结果分析 |
| 5.2.1 猪肉葡萄糖注射实验结果分析 |
| 5.2.2 人体葡萄糖耐受实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、光谱分析用于无创血糖检测的微量葡萄糖测量（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的血糖光谱数据挖掘研究[D]. 王朱宇. 长春理工大学, 2021(02)
- [2]多波长红外无创血糖测试技术研究[D]. 夏瑞轩. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于近红外光谱法分析人体血液成分的技术研究[D]. 田瀚. 中国矿业大学, 2020(01)
- [4]近红外无创伤血糖浓度测量-必要条件研究及在体验证[D]. 韩同帅. 天津大学, 2020(01)
- [5]基于DLA分形耳垂色散模型的微波无创血糖研究[D]. 胡敏. 天津大学, 2020(02)
- [6]光学无创血糖浓度检测方法的研究进展[J]. 郭帅,苏杭,黄星灿,刘剑. 中国光学, 2019(06)
- [7]八波长动态光谱采集平台的设计与双位置提取法的提出[D]. 王玉宇. 天津大学, 2019(01)
- [8]近红外光谱无创血糖测量人机接口方法的实验研究[D]. 孔丹丹. 天津大学, 2019(02)
- [9]人体散射不敏感位置的估计及在无创血糖测量中的初步应用[D]. 郭玲兴. 天津大学, 2019(01)
- [10]基于裂环谐振腔的无创血糖介电特性研究[D]. 奚梦婷. 南京理工大学, 2020(01)